Um dos exemplos mais comuns é que, ao usar o GPT para análise de dados financeiros, monitorização de equipamentos industriais ou classificação de documentos médicos, a maior parte dos resultados obtidos ou não responde à pergunta, ou depende muito da tentativa e erro com os prompts, e no final, você não sabe se ele realmente entende o que você está pedindo.
Claro que muitas pessoas podem dizer que o modelo de IA não é apenas um processo de treinamento contínuo. Desde que você lhe forneça dados suficientes, ele certamente pensará como você e lhe dará o que você deseja. Na verdade, não é assim; para um indivíduo, a maneira mais ideal é, sem dúvida, criar um modelo de IA exclusivo para você, que entenda seus dados e se adapte ao seu negócio.
Mas os problemas reais surgem um após o outro; para fazer isso, você precisa ter uma enorme quantidade de dados, pessoas para treinar os modelos e, o mais importante, ter a infraestrutura para executar os modelos, o que pode desmotivar basicamente 90% das pessoas.
1️⃣ Dica para chamar a interface Pode chamar qualquer SLM (Modelo de Linguagem Especializado) implantado diretamente através da interface /v1/completions.
A gama de adaptação é muito ampla: bots de IA, raciocínio on-chain e até scripts de jogos podem ser usados.
2️⃣ Gestão de Modelos Interface Através de /v1/models, é possível acessar todos os modelos prontos, tanto os que você treinou como os que foram compartilhados por outros. Se você quiser ver informações detalhadas? Use /model/info para consultar parâmetros de configuração como preço, modo de inferência e grupos de permissões de acesso. Também suporta a gestão de team_id, é compatível com ferramentas OpenAI e pode agrupar por permissões de acesso, sendo muito adequado para colaboração em equipe e controle de permissões.
3️⃣Rastreamento de Custos e Despesas Chamadas de modelo em blockchain não são gratuitas, mas a questão é para onde vai esse dinheiro? OpenLedger ofereceu um mecanismo de rastreamento totalmente transparente: As taxas geradas a cada chamada serão automaticamente distribuídas entre duas categorias de pessoas: uma é a pessoa que fornece os dados, e a outra é a pessoa que treina e coloca este modelo em funcionamento. Você também pode usar /spend/logs para verificar quem usou qual modelo, quando e quanto pagou. É possível filtrar por ID de usuário, ID de solicitação, chave da API e intervalo de tempo, realizando uma transparência total do processo na blockchain.
Pessoalmente, acho que esta é a maneira correta de abrir a "economia da IA". Na era dos grandes modelos, apenas otimizar a inferência não é útil. Para o sistema: ser capaz de dividir receitas, rastrear a origem, iniciar operações e manusear a produtividade dos dados é o núcleo da economia da IA. Pelo menos atualmente, o caminho que a OpenLedger está seguindo é passar de "ajustar modelos" para "construir modelos + distribuição de receitas + propriedade dos dados" nas atividades econômicas em blockchain. Tanto os usuários quanto os desenvolvedores podem beneficiar-se.
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Um dos exemplos mais comuns é que, ao usar o GPT para análise de dados financeiros, monitorização de equipamentos industriais ou classificação de documentos médicos, a maior parte dos resultados obtidos ou não responde à pergunta, ou depende muito da tentativa e erro com os prompts, e no final, você não sabe se ele realmente entende o que você está pedindo.
Claro que muitas pessoas podem dizer que o modelo de IA não é apenas um processo de treinamento contínuo. Desde que você lhe forneça dados suficientes, ele certamente pensará como você e lhe dará o que você deseja. Na verdade, não é assim; para um indivíduo, a maneira mais ideal é, sem dúvida, criar um modelo de IA exclusivo para você, que entenda seus dados e se adapte ao seu negócio.
Mas os problemas reais surgem um após o outro; para fazer isso, você precisa ter uma enorme quantidade de dados, pessoas para treinar os modelos e, o mais importante, ter a infraestrutura para executar os modelos, o que pode desmotivar basicamente 90% das pessoas.
1️⃣ Dica para chamar a interface
Pode chamar qualquer SLM (Modelo de Linguagem Especializado) implantado diretamente através da interface /v1/completions.
A gama de adaptação é muito ampla: bots de IA, raciocínio on-chain e até scripts de jogos podem ser usados.
2️⃣ Gestão de Modelos Interface
Através de /v1/models, é possível acessar todos os modelos prontos, tanto os que você treinou como os que foram compartilhados por outros.
Se você quiser ver informações detalhadas? Use /model/info para consultar parâmetros de configuração como preço, modo de inferência e grupos de permissões de acesso. Também suporta a gestão de team_id, é compatível com ferramentas OpenAI e pode agrupar por permissões de acesso, sendo muito adequado para colaboração em equipe e controle de permissões.
3️⃣Rastreamento de Custos e Despesas
Chamadas de modelo em blockchain não são gratuitas, mas a questão é para onde vai esse dinheiro?
OpenLedger ofereceu um mecanismo de rastreamento totalmente transparente:
As taxas geradas a cada chamada serão automaticamente distribuídas entre duas categorias de pessoas: uma é a pessoa que fornece os dados, e a outra é a pessoa que treina e coloca este modelo em funcionamento.
Você também pode usar /spend/logs para verificar quem usou qual modelo, quando e quanto pagou.
É possível filtrar por ID de usuário, ID de solicitação, chave da API e intervalo de tempo, realizando uma transparência total do processo na blockchain.
Pessoalmente, acho que esta é a maneira correta de abrir a "economia da IA". Na era dos grandes modelos, apenas otimizar a inferência não é útil. Para o sistema: ser capaz de dividir receitas, rastrear a origem, iniciar operações e manusear a produtividade dos dados é o núcleo da economia da IA. Pelo menos atualmente, o caminho que a OpenLedger está seguindo é passar de "ajustar modelos" para "construir modelos + distribuição de receitas + propriedade dos dados" nas atividades econômicas em blockchain. Tanto os usuários quanto os desenvolvedores podem beneficiar-se.